電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷研究

孟凡陽，梁甲慶

（聊城市光明電力服務有限責任公司陽谷分公司，山東 陽谷 252300）

0 引 言

電力系統通信網絡作為電力系統中不可或缺的一部分，在實時監測和故障診斷方面起著至關重要的作用。隨著電力系統規模的不斷擴大和復雜程度的增加，傳統的監測與診斷方法已經不能滿足實際需求，因此需要研究和設計更加高效和準確的實時監測與故障診斷系統。文章將重點探討電力系統通信網絡實時監測與故障診斷系統的設計和實現，旨在提升電力系統的安全性、穩定性以及可靠性。

1 電力系統通信網絡架構與組成

電力系統通信網絡是電力系統中至關重要的組成部分，主要包括配網主站系統、主站控制層、子站通信層以及接入通信層等，如圖1 所示。配網主站系統作為通信網絡的核心，負責整體控制和監測，包括數據采集與監視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）服務器和管理信息系統（Management Information System，MIS）服務器等；主站控制層承擔著對配網主站系統的管理和控制功能；子站通信層將信號從主站傳輸到各個變電子站的通道，其中多業務傳送平臺（Multi- Service Transport Platform，MSTP）和光線路終端（Optical Line Terminal，OLT）等設備起到重要作用；接入通信層則是將信號從變電子站傳輸到具體的終端設備，其中包括光網絡單元（Optical Network Unit，ONU）、遠程終端單元（Remote Terminal Unit，RTU）、數據傳輸單元（Data Transfer Unit，DTU）等設備，用于實現對開閉所、環網柜、柱上開關等設備的控制和監測[1]。

圖1 電力系統通信網絡架構

2 電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷系統設計

2.1 系統框架與架構設計

電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷系統框架主要包括硬件設備、軟件平臺以及數據處理3 個方面，如圖2 所示。在硬件設備方面，系統主要包括配電站內部的智能變配電輔助監控裝置和配電監控云平臺。智能變配電輔助監控裝置通過遠程控制和傳感技術，監測和控制配電站內各種設備。配電監控云平臺作為數據的存儲與處理中心，承擔著接收、存儲以及分析配電站各類監測數據的功能，同時支持實時監測和遠程控制數據，以及對異常情況的預警和響應。在軟件平臺方面，系統采用物聯網技術和云計算平臺，實時監測和管理配電站運行狀態、環境參數以及安全情況。物聯網技術實現配電站內各個監測點的信息采集和數據傳輸，并確保監測數據的及時性和準確性；而云計算平臺則提供了強大的數據處理和存儲能力，支持分析和挖掘大規模數據，從而綜合分析與預測配電站運行狀態和故障情況。在數據處理方面，系統通過分析和處理采集到的數據，實現對配電站運行狀態和故障情況的智能識別與判斷[2]。通過機器學習和人工智能等技術手段，系統能夠實時監測和分析監測數據，識別出潛在的故障風險和異常情況，并及時進行預警和處理，確保配電站的安全運行和可靠性供電。

圖2 電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷系統架構

2.2 數據采集與傳輸子系統設計

數據采集與傳輸子系統是電力系統通信網絡實時監測與故障診斷系統中至關重要的組成部分。在數據采集方面，采用多種傳感器和監測設備，如溫度傳感器、濕度傳感器及電流傳感器等，以實時監測電力系統各個節點的狀態參數。這些傳感器通過數字信號或模擬信號將采集到的數據傳輸至數據采集裝置，如數據采集器或嵌入式控制器。在數據傳輸方面，采用多種通信技術和協議，以確保數據的可靠傳輸和實時性。對于近距離的數據傳輸，采用有線通信方式，如以太網、RS-485 等，以保證數據的穩定性和高速傳輸；對于遠距離的數據傳輸，采用無線通信方式，如4G/5G 網絡、長距離廣域網（Long Range Wide Area Network，LoRaWAN）等，實現對分布在廣大區域內的監測節點的數據采集和傳輸。為了增強數據傳輸的安全性，還將采用數據加密和身份驗證等技術手段，確保數據的機密性和完整性。在設計方案中，通過采用模塊化設計和標準化接口，可以更加便捷地增加新的監測節點或調整系統的配置，以適應不同規模和需求的電力系統通信網絡[3]。同時，引入自動化控制和遠程管理技術，遠程監控和維護數據采集與傳輸子系統，提升系統的可靠性和穩定性。

2.3 數據處理與分析子系統設計

數據處理與分析子系統設計是電力系統通信網絡實時監測與故障診斷系統中的關鍵環節，主要包括數據存儲、數據清洗、數據預處理、數據分析以及可視化等多個模塊。其中，數據存儲模塊采用分布式數據庫系統，如Hadoop、Spark 等，用于存儲采集到的大規模數據。存儲過程可以表示為

式中：S表示總存儲量；Di表示第i個數據的存儲量；N表示數據總量。

數據清洗模塊負責對采集到的數據進行清洗，去除噪聲和異常數據，以確保數據質量和準確性。數據清洗過程可以表示為

式中：C表示清洗后的數據；表示數據的均值。

數據預處理模塊采用多種技術，如特征選擇、降維等，對清洗后的數據進行處理，提取有用的特征信息。數據預處理過程可以表示為

式中：P表示預處理后的數據；X表示原始數據；α和β表示預處理參數。

數據分析模塊采用聚類分析和關聯規則挖掘等算法，對預處理后的數據進行分析，發現其中的潛在規律和異常行為，以支持故障診斷和預測[4]。數據分析過程可以表示為

式中：A表示分析結果；f(·)表示數據分析函數。

可視化模塊將分析結果以表格或圖形等形式直觀展示給用戶，幫助用戶理解電力系統的運行狀態和故障情況。可視化過程可以表示為

式中：V表示可視化結果；g(·)表示可視化函數。

2.4 故障診斷子系統設計

故障診斷子系統的設計是電力系統通信網絡實時監測與故障診斷系統中至關重要的部分，系統進行故障診斷的流程主要分為數據采集、故障特征提取、故障診斷、故障定位以及故障報告生成5 個主要步驟，具體如圖3 所示。在數據采集階段，故障診斷子系統通過傳感器、監測設備以及無線通信網絡，實時收集電力系統中各節點的運行數據，如電壓、電流、溫濕度及設備狀態等。這些數據為后續故障分析提供關鍵支持。在故障特征提取階段，子系統對采集的數據進行預處理和特征提取，通過信號處理和數據分析技術，識別異常行為和模式，如電壓波動或電流異常等，為故障診斷做鋪墊。在故障診斷階段，子系統利用先進的算法和模型，結合歷史案例和設備參數，采用模式識別和人工智能等技術，對異常數據深入分析，實現故障的自動識別與診斷。在故障定位階段，系統精確鎖定故障位置，并生成詳細報告和建議[5]。利用地理信息系統和實時定位技術，系統可實時顯示故障點，幫助運維人員迅速定位并采取修復措施。

圖3 電力系統通信網絡故障診斷流程

3 案例分析

3.1 案例概況

某一小區的配電站發生一起電力系統故障，導致附近多個區域出現停電情況。調查和分析發現，故障發生在該配電站的開閉所設備中。開閉所設備長時間運行，導致部分電纜接頭老化且存在松動，進而導致設備的接觸不良和局部短路。這一故障嚴重影響了配電站的正常運行，也給附近居民的生活和工作帶來不便。通過系統實時監測，發現配電站主變壓器出現過負荷運行，導致設備過熱，從而引發配電站的突發故障。

3.2 系統應用結果分析

相較于傳統檢測方法，實時監測系統在多個方面都取得了顯著的改善，具體如表1 所示。在故障診斷方面，實時監測系統將故障診斷時間從傳統方法的60 min縮短至10 min，大幅提高故障診斷的效率。同時，實時監測系統的故障定位準確率達到95%，遠高于傳統方法的70%，說明系統在故障定位方面具有更高的精準度和準確性。實時監測系統能夠將故障修復時間從傳統方法的8 h 縮短至2 h，有效縮短故障處理的時間，減少停電對周邊區域的影響。在維修成本方面，實時監測系統也取得顯著的降低，僅為傳統方法維修成本的40%，這主要得益于其高效的故障診斷和定位能力，減少人力和物力的浪費。最重要的是，實時監測系統帶來的高效率和精準性使客戶滿意度評分得到明顯提升，從傳統方法的6 分提升至9 分，充分展現了系統在提升服務質量和用戶體驗方面的顯著優勢。由此表明，實時監測系統在電力系統故障診斷與維修方面的應用效果明顯，為電力系統的安全穩定運行提供可靠保障。

表1 系統應用效果

4 結 論

文章所提出的電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷系統不僅對電力系統的安全穩定運行具有重要意義，也為實現智能電網、提升電力系統運行效率及服務質量提供重要支撐。隨著技術的不斷發展和應用的不斷深入，電力系統通信網絡的實時監測與故障診斷技術將不斷完善和提升，為電力行業的發展注入新的活力。